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引子
饭店问题
饭店优化
网站
类比饭店分析
当一条请求从客户端发起时，它遵循着以上的线路传递，线性完成。这家网站的性能关键，在于应用服务器上。就像餐厅的服务能力，主要取决于后厨团队一样。当多个客户端同时发起请求时，服务器必须具备一定的“并行”能力，否则后续进来请求会排队而且可能超时。
上图画的是一个
，但一般都服务器的
都有多处理器,辅以超线程技术。
主流编程语言都有“多线程编程”的概念，其目的就在于合理的调度任务，将CPU的所有处理器充分的利用起来。也就是说这套应用服务本身就有不止一个“大厨”在烹饪。
取决于处理器数和多线程技术，数个事务可以以线程
的方式并行处理。
不过当前服务器的性能并不满意，就像对于餐厅一样，针对这个应用服务思考了更多调优方案：
- 大厨的数量真的够吗？是不是要继续增加人数（CPU核数，服务器节点数-硬件调优）？
- 大厨的经验和技术到位吗？是不是要改聘更资深的大厨（改换具有更高频CPU的服务器-硬件调优；调整业务逻辑效率-逻辑调优）？
- 改良热门餐品的备菜策略？（利用数据库索引、缓存等技术-逻辑调优）
除了强调的调优重点，应用服务/后厨团队，其他部分也是有可能成为瓶颈，需要调优解决的，比如：
- 餐厅容量会不会无法容纳排队的客户？（服务器容量，线程池大小，最大连接数，内存空间）
- 小二的下单和上菜速度有没有成为掣肘？（网络带宽，路由效率等。对于数据密集型服务而言，网络带宽很可能成为瓶颈。）
- 等等
性能测试
线程数
要实现性能测试的一个必要条件，那就是我们必须要能模拟高峰期的访问量。这一点通过正常的应用客户端是很难办到的（比如web应用的客户端就是浏览器，你很难用浏览器并发向服务器发送大量请求）。
这里就需要性能测试工具来帮忙了，主流的性能测试工具比如
，
等都能以线程式并发的方式，帮我们达成“短时间内向服务器发送大量请求”这一任务。
多线程式并发测试工具，顾名思义，会启动复数个线程，让每个线程独立向服务器端发出请求。
有时候我们在描述性能测试过程时，会将这个客户端的独立线程数表述为“并发数”。
但是注意，这里的“并发”指的是客户端并发，很简单，客户端能发出很多请求，服务器却未必能处理得了是不是？
并行数
那么服务器一次性能同时处理多少事务请求呢？
根据我们之前的讨论，同一时间节点上同时处理的事务数最大就是：CPU处理器数*服务器超线程倍率。
比如对于一个8核未超线程CPU，某时间节点上的同时处理的事务不会超过8个。类比于8个厨师，同一时间点上只能处理8份餐品。
而超线程技术就像是给厨师们来了一场“左右互搏”培训，让每个人都能一心二用，一次处理2份餐品。
这里我们描述的“同时8个”事务，就是“并行/平行”的含义。
并发数-Throughput
注意上面我们讨论的“并行数”，不是"并发数"。否则我们直接看CPU核数就能确定并发数了。
并发数指的是一个时间段内
的事务完成数。这个切片“时间段”常取1秒钟或1分钟这样的整数来做换算。
假设一个厨师平均2分钟做完一道菜，那么8个厨师2分钟完成8道菜，换算一下就是4道/分钟。
如果以分钟为单位进行统计，那么这个数字就是最终结果。
每秒事务数-TPS（Transaction Per Second）
一般应用服务器的处理速度跟厨师做菜是不在一个数量级的，常见的事务请求在应用服务器端的处理时间以毫秒为单位计算。
所以测试性能时，我们更常用“1秒钟”来作为切片时间段。
一秒钟完成多少个事务请求，这个数据就是我们耳熟能详的“每秒事务数”。
这个指标翻译成英文就是TPS - Transaction Per Seconds。
每秒事务数，就是衡量服务器性能的最重要也是最直观指标。
每秒能完成的事务数越多，那么每分钟能完成的事务就越多，每天完成的事务数就越多 -- 
简单的小学数学。
那么他直接能影响到一个应用服务每天平均能承受的访问量/请求量，以及业务高峰期能承受的压力。
每秒查询率-QPS（Queries Per Second）
每秒钟处理完请求的次数；注意这里是处理完。一般TPS是对整个系统来讲的。一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用QPS比较多。
QPS = 并发量 / 平均响应时间
并发量 = QPS * 平均响应时间
- QPS跟TPS类似，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，这些请求会计为QPS。
例如：访问一个页面请求了三次服务器，则产生一个TPS 3个QPS。
- QPS是数据库中的概念，每秒执行条数（查询），被引申到压测中来了，但是不包括插入、更新、删除操作，所以不建议用qps来描述系统整体的性能；建议用tps，这个t，你可以随意的定义，可以是一个接口，也可以是一个业务流程等等。
平均响应时间-RT（Tesponse Time）
那么有哪些因素会影响到TPS数值？
有两个主要的维度：
- 单个事务响应速度
- 同一时间能并行执行的事务
第二点我们说了，它主要跟服务器资源配置，线程池容量，线程调度等相关。
第一点换一个说法就是：事务平均响应时间。单个事务平均下来完成的速度越快，那么单位时间内能完成的事务数就越多，TPS就越高 -- 
简单的小学数学。
所以在进行性能调优时，除了服务器容量资源，单个事务响应速度是另一个关注的重点。
要关注事务响应速度/时间，可以考虑在事务内部逻辑节点添加“耗时探针”的方式，来探测每个步骤分别花费的时间，从而找出可优化的部分。
吞吐量
一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
吞吐量
是在性能探测过程中经常冒出来的名词，怎么理解他呢？
简单的结论就是，吞吐量是站在“量”的角度去度量，是一个参考指标。
但是光有“量”的数据有时候并无太大价值，一家餐厅1个小时卖出100份餐品和一个月才卖出100份餐品，单从“量”的维度衡量肯定不行，时间维度很重要！
所以，性能测试领域的吞吐量通常会结合上时间维度进行统计。
如果吞吐量的“量”以“事务”为统计单位的话，结合时间维度，转化以后可以很容换算成TPS。
PV (Page View)
页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。
UV（Unique Visitor）
独立访客，统计1天内访问某站点的用户数。可以统计服务一天的访问日志并根据用户的唯一标识去重得到。
DAU (Daily Active User)
日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），与UV概念相似
MAU (Month Active User)
月活跃用户数量，指网站、app等去重后的月活跃用户数量
测试类型
由于测试目标的不同，性能测试可能存在很多种形式。
比如明确了解日访问量和巅峰访问量，测试服务器是否能够承受响应压力的测试。
比如用于探测系统负载极限和性能拐点的测试。
比如衡量系统在高负载情况下，长时间运行是否稳定的测试。
这许多种形式我们暂且不做讨论，不过所有以上测试的基础都是它 -- “并发测试”。
制造并发，是性能测试的基本实现办法。
进一步细化理解客户端线程数和并发量的关系
设服务器并发能力为每秒完成1个事务，即TPS=1/s。且服务器使用单核处理器，现用Jmeter启动5个线程循环进行并发测试，那么每个切片时间（每秒）都发生了什么？
我们可以用如下图表来分析：
其中，
为线程可执行（等待执行），
为线程正在执行，
表示线程执行完毕。
假设其他条件不变，增加服务器并行处理数为2（增加CPU核数为2，以及合理的线程调度机制）那么变为：
这里真实的并发数（服务器单位时间完成的事务数）就是图中每一秒钟完成的事务数。
而客户端启动的其他未处理的线程则在“排队等待”。
线程并发数量
那么制造多少并发，换言之，我应该用多少并发线程数去进行测试？
实际上客户端发起的线程数与服务器可达到的并发数并无直接关系，但你应该使用足够的线程数，让服务器达到事务饱和。
如何判断服务器是否达到饱和？这时我们可以采取阶梯增压
的方式，不断加大客户端线程数量，直到服务器处理不过来，事务频繁超时，这时就得到了服务器处理能力极限。
根据不同的测试类型，取这个极限数量的一定百分比作为客户端线程数。
比如说，负载测试中，通常取达到这个极限数值的70%。
客户端损耗
我们在讨论餐厅订单流程和服务器事务流程时，流程图里包括了顾客/客户端。
顾客点餐要不要花时间？当然要，如果他患上选择困难症，甚至有可能在下单的时候花去大量时间。
同理，客户端从启动线程到构造请求并发出，这一过程也有一定的时间损耗。
通常在测试服务器性能的时候，客户端性能是应该被剥离出去的，所以测试时应该尽量降低客户端时间损耗。
- 适当增加客户端线程循环次数 - 稀释这些线程启动的占用时间
- 当客户端线程数需要较大数量时（对jmeter而言，超过1000左右），客户机/测试机的资源占用会增大，整个客户端的请求构造时间会拉长。应该考虑分布式测试。
- 尽量减少客户端请求构造时间，比如beanshell请求加密，如果过程过于复杂也会耗去可观时间。极限测试情况下应考虑简化。
软件性能测试的基本概念和计算公式
一、软件性能的关注点
对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢？
我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与，然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么，作为一个软件性能测试工程师，我们又该关注什么？
首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。
对于用户来说，当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始，到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止，这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间，当相应时间较小时，用户体验是很好的，当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间，在设计软件时，我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检索，这时用户并不知道我们后台在做什么。
用户关注的是用户操作的相应时间。
其次，我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。
1、 响应时间
2、 服务器资源使用情况是否合理
3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
4、 系统能否实现扩展
5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
7、 更换那些设备可以提高性能
8、 系统能否支持7×24小时的业务访问
再次，站在开发（设计）人员角度去考虑。
1、 架构设计是否合理
2、 数据库设计是否合理
3、 代码是否存在性能方面的问题
4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
6、 系统中是否存在不合理的资源竞争
那么站在性能测试工程师的角度，我们要关注什么呢？
一句话，我们要关注以上所有的性能点。
二、软件性能的几个主要术语
网络传输时间：N1+N2+N3+N4
应用服务器处理时间：A1+A3
数据库服务器处理时间：A2
响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2
2、并发用户数的计算公式
系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。
同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量。
同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间
平均并发用户数的计算：C=nL / T
其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）
并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C
其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论。
3、吞吐量的计算公式
指单位时间内系统处理用户的请求数
从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量
从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量
对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力
以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /
其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间
4、性能计数器
是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
资源利用率：指系统各种资源的使用情况，如cpu占用率为68%，内存占用率为55%，一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。
5、思考时间的计算公式
Think Time，从业务角度来看，这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔，而在做新能测试时，为了模拟这样的时间间隔，引入了思考时间这个概念，来更加真实的模拟用户的操作。
在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS
下面给出一个计算思考时间的一般步骤：
A、首先计算出系统的并发用户数
C=nL / T F=R×C
B、统计出系统平均的吞吐量
F=VU * R / T R×C = VU * R / T
C、统计出平均每个用户发出的请求数量
R=u*C*T/VU
D、根据公式计算出思考时间
TS=T/R
参考链接
https://www.cnblogs.com/dayu2019/p/11906855.html
https://blog.csdn.net/itkampong/article/details/82499633